교사 학습(Supervised Learning)

 

 

교사 학습(Supervised Learning)

·         ≒ 지도학습

·         사람이 교사로서 각각의 입력에 대해 레이블을 달아서 컴퓨터한테 주면 컴퓨터가 그것을 학습하는 것을 말합니다.

·         데이터에서 하나의 함수를 유추해 내기 위한 방법입니다. (강아지 사진데이터에서 강아지라고 판단하는)

·         입력 데이터에 결과 값이 포함되어(labeling이 되어) 있습니다. (강아지 사진에는 강아지가 포함되어 있음)

·         컴퓨터에게 어떤 것이 맞는 답인지를 지정해 줍니다. 컴퓨터는 지정해 준 답과 비슷한 것을 판단해서 맞는 것이 무엇인지 판단합니다. 판단을 하기 위해 수많은 데이터를 활용하여 학습합니다.

·         이미 알려진 사례를 바탕으로 일반화된 모델을 만들어 의사 결정 프로세스를 자동화합니다. 즉, 사용자는 알고리즘에 입력과 기대되는 출력을 제공하고 알고리즘은 주어진 입력에서 원하는 출력을 만드는 방법을 찾습니다. 이렇게 학습된 알고리즘은 사람의 도움 없이도 새로운 입력이 주어지면 적절한 출력을 만들 수 있게 됩니다.

·         어떤 입력에 대해서 어떤 결과가 나와야 하는지 사전 지식을 갖고 있는 경우에 해당 입력에 대해 특정 출력(label)이 나오도록 하는 규칙을 찾아냅니다. 보통은 입력과 출력 쌍으로 구성되는 학습 데이터(training data)에 의해 입력으로부터 출력을 끌어내는 규칙(rule)을 발견하는 것을 학습의 목표로 하며, 흔히 말하는 회귀(regression) 방법이 여기에 해당합니다.

·         미리 값을 알고 있는 훈련 데이타를 통해, 가중치와 바이어스를 조금씩 변화시켜 가면서 출력이 최적의 상태가 되도록 하는 방법입니다.

 

 

·         명확한 목적하에 데이터분석을 실시합니다. 즉, 목적 값(Target Value)이 있습니다.

·         분류(Classification), 추측, 예측, 최적화를 통해 사용자의 주도하에 분석을 실시하고 지식을 도출하는 것이 목적입니다.

·         지도 학습이 결과로 도출되는 값에 대하여 사전에 인지하고 어떠한 데이터를 넣었을 때 어떠한 결과가 나올지를 예측하는 것이라면 비지도 학습의 경우 목표값을 사전에 정의하지 않고 데이터 자체만을 가지고 그룹들을 도출함으로써 해석이 용이하지는 않지만 새로운 유형의 인사이트(Insight)를 도출하기에 유용한 방식으로 활용할 수 있습니다.

·         주로 분류기 제작에 사용됩니다.

·         현재까지 가장 많이, 그리고 활발하게 연구가 진행된 분야로 우리가 알고 있는 많은 학습 방법이 여기에 해당 됩니다.

 

 

http://bit.ly/2vPYJEV

https://en.wikipedia.org/wiki/Supervised_learning

 

 

 

 

super·visor - 네이버 사전

명사 감독관, 관리자; 지도교수

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